20世纪上半叶，由于马克斯·韦伯（Max Weber）和逻辑经验主义者等的工作，捍卫价值中立立场或价值无涉理想（value-free ideal）的呼声日渐高涨，技术统治论者更是把科学与价值完全对立起来，以科学性反对价值性，以科学的中立性来否定价值因素^[1]13。作为一项在社会科学和自然科学（特别是生物医学、核物理）等诸多领域都广泛存在的客观性原则，价值无涉理想是一种“可被理解为要求科学活动的特定领域不受科学外部价值判断影响的理想”^[2]42，其基本含义是，科学探究活动的内部环节不应受到非认知价值（non-epistemic values）的影响。这意味着，在对数据、假说、理论、模型和方法等科学产品（scientific products）进行认识论评估时，不允许非认知价值发挥任何作用，尤其是禁止用价值代替证据。而之所以必须禁止这种影响，是因为它会损害科学的客观性。

然而，“价值必然会进入科学探究过程”存在两个得到广泛认可的途径。首先，科学探究必须选择课题和方法。影响科学家做出选择的原因有很多，包括好奇心、个人能力、工作关系、资金支持、职业发展、政治倾向、社会伦理、道德承诺等。所有这些原因都反映了科学家选择所依据的某些价值，这些价值通常被称为非认知价值或背景价值。其次，科学探究的每一步都有必要进行评估，以确定其正确性和适宜性，相关的价值通常被称为认知价值（epistemic values）或科学价值，包括适应域、预测力、准确性、解释力、一致性、简单性等。例如，选择最准确的假说的目的可能是获得真实的结果，选择最简单的假说则可能会使探究活动更加有效。总之，认知价值实际上在探究过程的所有阶段都发挥作用，并且大多是在对科学产品进行评估的情况下被讨论的。

20世纪下半叶，一些科学哲学家认为，非认知价值必然会进入假说的科学探究程序，价值判断在接受或拒绝假说中起着不可忽视的作用。拉里·劳丹（Larry Laudan）等逻辑经验主义的批判者更是认为，“价值本来就内在于科学本身结构之中，也只有纳入科学的内在结构，才能更好地解释科学的合理性。”^[3]由于没有任何假说能得到确定无疑的证实，当科学家不能简单地暂停对假说的接受或拒绝时，接受或拒绝一个假说的决定将取决于证据是否足够有力，而证据是否足够有力取决于接受或拒绝假说时犯错的后果。但对可能后果严重程度的比较评估并非基于认知价值，而是基于非认知价值。这样的论证对价值无涉理想的明确性和有效性造成了严重的威胁。

总之，“归纳风险论证”（the argument from inductive risk，AIR）声称科学家在假说接受阶段会做出价值判断，进而使得科学探究活动具有归纳风险。本文第一部分介绍了AIR；第二部分讨论了反对AIR的意见及其缺陷，争论的焦点主要集中在“是给假说分配概率还是接受假说”和“是决定如何行动还是相信什么”两方面；随后，本文将对AIR的支持划分为两类，分别于第三部分和第四部分进行说明。其中，第一类聚焦于科学探究活动的阶段及其风险类型对AIR进行了扩展；第二类聚焦于价值判断和科学决策的关系对AIR进行了扩展。对于前者，本文进一步指出“归纳风险本质上是选择的风险”；对于后者，本文进一步指出“非认知价值也会影响对认知价值的选择”。深入且全面地考察AIR及其论争，不仅可以重塑关于科学价值的哲学讨论，而且有助于更系统地理解科学探究活动的面貌，进而为科学探究活动的风险管理提供更清晰的思路。

一、归纳风险与经典的归纳风险论证

科学探究活动中的归纳风险（inductive risk）概念由卡尔·古斯塔夫·亨佩尔（Carl Gustav Hempel）首次提出，指的是在一系列证据E支持假说H的情况下，错误地接受或拒绝假说H的风险。亨佩尔区分了确证规则和接受规则：确证规则规定了哪种类型的证据能够确证某一假说或为该假说提供了多大程度的支持；接受规则规定了假说必须得到多强的证据支持才能被科学知识体系接受^[4]。归纳风险概念后来被希瑟·道格拉斯（Heather Douglas）纳入了理查德·鲁德纳（Richard Rudner）的论证^[5,6]。当代科学哲学文献中通常所说的AIR的经典版本便是由鲁德纳提出的。

归纳风险之所以存在，是因为经验证据永远不足以证实或证伪一个假说，即经验证据对理论的归纳决定作用是不充足的。也就是说，用来支持假说的证据在逻辑上从未强制要求接受或拒绝该假说。因此，在接受或拒绝假说的过程中，科学家不可避免地要承担归纳风险，这种风险可以被描述为“在从证据到接受或拒绝假说的归纳跳跃过程中”^[7]出错的风险。决定接受或拒绝以归纳为基础的假说也被称为运行归纳风险。20世纪50年代，鲁德纳给出了归纳风险的经典表述：“由于任何科学假说都不可能被完全证实，因此在接受假说时，科学家必须决定证据是否足够强或概率是否足够高，以保证接受该假说。显然，我们对证据多强才算是‘足够强’的决定，将取决于在接受或拒绝假说时所犯错误的重要性的函数，这也是典型的伦理意义上的重要性。”^[8]58

科学家的目标总是在H为假的情况下拒绝H并在H为真的情况下接受H，即规避归纳风险，但由于经验证据无法提供假说为真的证据，因此在H为假的情况下接受H或在H为真的情况下拒绝H总是存在一定的归纳风险。这就是非认知价值发挥作用的地方，一些哲学家因而利用归纳风险的概念来论证非认知论价值在科学家决定是否接受假说时的重要作用，即提出了所谓的AIR：“（i）S以科学家的身份接受或拒绝假说；（ii）如果S可以给 H赋值概率P，并决定当P足够高（不足够高）时接受（拒绝）H；（iii）S决定P是否足够高的前提是价值判断；（iv）S以科学家的身份做出了价值判断。”^[9]2

采用较高的证据阈值会增加错误地拒绝一个真假说的风险，而采用较低的证据阈值则会增加错误地接受一个假假说的风险。科学家必须在这些假阴性（false negatives）和假阳性（false positives）之间取得平衡。这种权衡是由对每种非认知后果进行评估决定的。也就是说，如果错误地接受或拒绝一个假说会带来严重的非认知后果，那么人们在接受或拒绝该假说之前就应该要求相对较高程度的证据支持；如果不存在严重的非认知后果，那么人们就不需要要求如此高程度的证据支持。套用鲁德纳的经典案例^[6]2，我们在决定接受假说“这种药物是无毒的”时需要相对较高程度的确证，因为按照我们的道德标准，在这里犯错误的后果极其严重；但我们在决定接受假说“这批皮带扣是没有缺陷的”时不必过于谨慎，因为错误接受该假说并不会导致严重的后果。总之，AIR的基本内核在于，决定接受或拒绝一个假说需要多少证据是一个具有重要的非认知后果的问题^[10]194。也就是说，非认知价值会合理地影响科学家接受或拒绝假说的决定。

值得一提的是，还有其他论证旨在得出与AIR相同的结论。海伦·朗吉诺（Helen E. Longino）等人在一系列著作和论文中提出了“经验不足论证”（the argument from empirical underdetermination，AEU）^[11]。AEU从威拉德·冯·奥曼·蒯因（Willard Van Orman Quine）关于经验证据对科学假说的决定作用不足的论点，得出了科学家作为科学家会进行价值判断的结论。而之所以经验证据对科学假说的决定作用是不足的，部分原因就在于待接受假说具有很大的不确定性。例如，尽管决定是否接受诸如“地球温度将在未来50年内上升3°C”之类的说法需要价值负载的错误权衡，但接受“假设XYZ，未来100年地球温度可能会上升0.5°C到7°C”这样的说法则不然^[8]61。也就是说，如果科学家通过添加限定词或对科学假说进行粗粒度处理从而削弱了假说，进而提高了假说的确定性，那么价值判断就不会影响假说的接受。

二、归纳风险论证的反对意见及其缺陷

支持AIR的科学哲学家声称，非认知价值必然会参与到科学活动的认知评价中，但这不仅违反了价值无涉理想，而且对科学的客观性构成了相当大的威胁，而获得尽可能客观的知识正是科学活动的目的。鲁德纳曾就此表达了激进的观点：“如果我在此试图确立的主要观点是正确的，那么很明显，我们正面临着科学与方法论的一级危机。”^[6]6据此，部分科学哲学家对AIR的合理性提出了质疑。

1. 是给假说分配概率还是接受假说

在《科学假说的评估与接受》一文中，理查德·杰弗里（Richard C. Jeffrey）提出了一种策略，以消除AIR对价值无涉理想的影响。杰弗里拒绝接受鲁德纳论证的一个基本前提，即“科学家之为科学家，就在于接受或拒绝假说”^[6]4。相反，杰弗里认为科学家的适当活动是（根据当前可用的证据）为假说分配概率，并且概率分配是基于纯粹的认识论考虑，而接受和应用假说则是决策者而非科学家的工作，科学家只是帮助决策者决定实现目标的最佳方案^[12]237。杰弗里的考虑在于，“与不同决定相关的归纳风险可能有质的不同，因为接受或拒绝一个科学假说的决定可能在不同情况下产生不同的后果。因此，科学家本身无法可靠地评估这一决定所产生的归纳风险的性质和程度，这种评估应该由做出相关决定并因此承担归纳风险的实践者来完成。”^[13]3-4杰弗里对AIR的反对意见有一定的合理性，但也存在诸多缺陷，值得进一步探讨，本文将其整理为三个主要方面。

第一，杰弗里论证的第一个缺陷在于：即使科学家的适当活动确实不是接受或拒绝假说，但为假说分配概率似乎取决于对概率充分性的决定，而这些决定又取决于价值判断。例如，假说H是“脊髓灰质炎疫苗的样本不含活性脊髓灰质炎病毒”。如果H在一个完全由小白鼠组成的治疗组中进行试验，那么S也许会认为0.95的概率足够高，从而接受H。但S是否接受H，取决于S对H被赋予的概率P的充分性的判断，而S对P的充分性的判断又取决于S对“如果H是假的，那么根据H采取行动所导致后果的严重性”的价值判断。据此，鲁德纳预见到了杰弗里的反对意见，他认为把概率P分配给假说H等于接受假说H₁，即“H的概率是P”，而接受H₁的前提是价值判断^[6]4。杰弗里回应说，将概率P分配给H并不等同于接受H₁，即我们可以不接受假说P(H₀) = P₀，而是将概率P₁分配给假说P(H₀) =P₀，将概率P₂分配给假说P(P(H₀)=P₀)=P₁，以此类推^[12]246。一方面，道格拉斯认为杰弗里的这种回应导致了概率分配的恶性倒退；另一方面，托比亚斯·亨申（Tobias Henschen）声称，“杰弗里对鲁德纳批评的回应为什么会导致恶性倒退，这一点并不明显。”^[9]2亨申证明了杰弗里的这种回应不会导致概率分配的恶性倒退。

第二，如果杰弗里是正确的，那么价值无涉理想就不会受到AIR的威胁，因为只有在假说应用阶段才能感受到非认知价值对科学探究活动的影响，而对假说的应用是发生在科学之外的。但是，杰弗里论证的第二个缺陷在于：在通常情况下，科学假说不仅在科学探究活动之外被应用，而且在科学探究活动之内也经常被应用^[1]17。杰弗里似乎没有意识到，归纳风险会在科学探究活动的内部出现。例如，在开始实验前会选择并应用假说，但此时选择错误的假说所造成的损害将是内在于科学探究活动的。因此，在开始实验前，我们有必要对可能的潜在损害的严重程度进行评估。毕竟，“该实验有可能打碎一个烧瓶”和“该实验有可能炸毁整个实验室”是有区别的。再有，如果假说为假的概率小于三百万分之一，那么对于通常的物理学试验而言该假说是可以被接受的。但就原子弹爆炸试验而言，假说“原子弹的裂变反应不会点燃地球大气层的聚变反应”为假的概率小于三百万分之一仍然是不够好的。这类案例表明，杰弗里禁止科学家考虑归纳风险并将其留给决策者的策略是行不通的。

第三，杰弗里论证的第三个缺陷在于：杰弗里不仅没有意识到在科学探究活动内部的各个阶段都可能存在假说接受的问题，而且过于武断地认为在科学探究活动外部的假说应用和科学家完全没有关系。与杰弗里相反，道格拉斯等人认为，科学家应该接受或拒绝假说，因为他们要对根据这些假说所采取的行动负责^[14]。当然，这样的观点过于极端，因为“科学家只负责完成决策者交代的科研任务，却不过问对科研成果的应用”的科学探究活动比比皆是。格哈德·舒尔茨（Gerhard Schurz）对此采取了一种温和的处理方式，他区分了对假说的断言式（categorical）接受和假设式（hypothetical）接受，并认为，如果科学家的适当活动包括接受或拒绝假说的话，那么科学家应该假设式地接受或拒绝假说，而不是断言式地接受或拒绝假说^[2]77。例如，如果地震学家告知公民未来几天内在指定地区不会发生6级或以上的地震的概率是0.95，那么就是假设式的；如果地震学家告知公民未来几天内在指定地区不会发生6级或以上的地震，则是断言式的。可见，舒尔茨对假设式和断言式的区分取决于假说自身的真值是确定的还是不确定的。但实际上，科学家最终递交给决策者的假说从形式上来说也应该是假设式的，即应该是一个“条件句集”，其中每个条件句的前件为决策者提供了可供选择的背景信息，即使得相应条件句的后件成立的前提。据此，决策者的适当活动就是基于自身的价值判断从科学家所提供的假说集中选择出适当的假说并做出相应的决策。

2. 是决定如何行动还是相信什么

在《科学家是否必须做出价值判断》一文中，以撒·莱维（Isaac Levi）对标题中的问题给出了否定的回答，提出了另一个著名的针对AIR的反对意见：AIR在关于决定如何行动和关于决定相信什么上含糊不清，只有前者预设了价值判断，而科学家只需要决定相信什么。也就是说，科学家在决定相信什么即决定接受哪些假说和拒绝哪些假说时，无需再做任何价值判断。

莱维认为，关于相信什么的决定先于接受或拒绝非行为意义上的假说，而关于如何行动的决定先于接受或拒绝行为意义上的假说^[15]48。因此，杰弗里、道格拉斯和舒尔茨都把对假说的接受理解为行为意义上的接受，而莱维则允许在没有具体目标的开放式情境中接受假说的可能性，即非行为意义上的接受，并将接受或拒绝非行为意义上的假说的科学家理解为寻求唯一真理的人，即根据相关证据从一系列相互竞争的可能命题中选择真命题的人^[16]349。在寻求唯一真理的过程中存在两个约束条件：第一个是假说公正性（hypothesis impartiality），要求科学家不偏好一组相互竞争的命题中的任何命题为真；第二个是错误公正性（error impartiality），要求科学家不认为任何可能的错误比另一种错误更严重^[15]51。当然，部分科学哲学家认为莱维关于决定相信什么的概念“预设了一种认识论活动的纯粹性，这种纯粹性被夸大了，是不现实的”^{[17]95-6,[9]13}。也就是说，关于相信什么的决定可能不是莱维所设想的纯粹认识论上的决定，所以亨申补充了决定关于相信什么的实用主义因素，这些因素不一定涉及价值判断。亨申认为，就某些科学探究活动而言，污染认识活动的并不是价值判断，而是一些常规或实用主义的理由。从条件句的角度来看，两者的区别在于，“条件句的结果涉及方法论决定。只有在价值判断的情况下，前因才是指对特定个人或群体效用的评价；在常规或实用理由的情况下，先决条件指的是技术目标。”^[9]16

总之，杰弗里将非认知价值的运作推向了应用领域，远离了科学本身；莱维则完全否认非认知价值的侵入，即在其核心业务中，科学家只需使用他们的专业标准，而不会受到可能的外部损害的影响。然而，杰弗里和莱维的弱点都在于，他们只考虑了科学家要评估其研究领域的实质性假说，两者都忽略了科学家还要评估实验启动时关于事件进程的假说^[1]18。显然，科学家不仅要评估实验在认识论上的效用，还要评估实验的实施在非认识论上可能造成的损害，即科学家必须基于非认知价值评估具有内在科学目的的实验的危险性。因此，即使是纯粹的科学探究活动，非认知价值也确实进入到了科学探究活动的各个阶段，这一点似乎是不可否认的。

三、归纳风险论证的扩展：风险存在的阶段及其类型

亨佩尔和鲁德纳等专注于科学探究过程中存在归纳风险的一个阶段——即决定有多少证据足以接受或拒绝一个假说——最近的科学哲学家则认为，科学家在整个科学探究过程中都面临着类似的选择，而不仅仅是在接受或拒绝假说的阶段，研究过程中的多个阶段都存在归纳风险，非认知价值是科学探究活动的必要组成部分。AIR及其扩展表明，在研究过程中必须做出决定的任何时刻都存在归纳风险，这也为归纳风险的哲学讨论注入了新的活力。

1. 归纳风险存在于不同阶段

第一，道格拉斯在研究二噁英对实验鼠的致癌作用时认为，归纳风险存在于方法的选择、证据的描述和数据的解释中^[18]：（1）方法选择中存在归纳风险的主要案例是统计显著性水平的选择^[5]565。一方面，如果设定一个相对较高的统计显著性水平，那么就表示相对容忍假阴性。这可能会对政策制定产生重要影响，因为这可能会导致对二噁英的监管不足，进而使人类面临巨大的伤害风险。另一方面，如果设定一个相对较低的统计显著性水平，那么就表示相对容忍假阳性。这可能会导致过度监管，反过来又会损害原本可能从使用这些化学品中获利的企业；（2）证据描述中存在归纳风险的主要案例是对实验鼠肝脏切片的特征描述 ^[5]569。在研究过程中，科学家们必须检查实验鼠肝脏的切片，以确定是否存在肿瘤，如果存在肿瘤，则进一步确定肿瘤是否是恶性的。虽然有些切片是明确无误的，但许多切片并不明确，因此不同科学家对切片的特征描述大相径庭；（3）数据解释中存在归纳风险的主要案例是推断数据模型的选择问题^[5]573。毒理学界对低剂量接触二噁英所产生的影响存在争议。一些人认为，存在临界值，如果低于这个临界值那么接触二噁英就不会产生致癌影响。另一些人则认为，不存在临界值，无论接触的剂量有多小都有一定的致癌风险。

第二，托斯滕·威尔霍特（Torsten Wilholt）以接触双酚A对不良健康的影响为例，认为在选择模式生物（model organism）时存在归纳风险^[17]。虽然许多研究得出了双酚A与不良健康影响之间的关联，但也有一些研究没有发现这种关联，这类研究中使用了一种对雌激素特别不敏感的实验鼠作为模式生物。鉴于双酚A的毒性与其与人类雌激素的相似性有关，因此选择这种模式生物大大降低了发现双酚A与不良健康影响之间存在关联的可能性。

第三，贾斯汀·比德尔（Justin B. Biddle）和埃里克·温斯伯格（Eric Winsberg）结合气候建模将AIR扩展到理论接受之外的科学探究方面，即理论建构^[19]。温斯伯格认为，气候建模的方法选择与接受这些模式所产生的归纳风险有关：“当气候建模人员在解决建模问题的两种方法中做出选择时，她可能会意识到，每一种选择都会对她当时所关心的问题带来不同的归纳风险。在这种情况下，选择哪种方法将不可避免地反映出一种价值判断。”^[20]124温斯伯格在气候建模中对归纳风险的讨论表明，不同的方法选择会导致气候模型的建构涉及不同的归纳风险。但与道格拉斯不同的是，道格拉斯并没有具体考虑用于理论或模型建构的方法，也没有将归纳风险与理论或模型建构的背景联系起来。科拉伊·卡拉卡（Koray Karaca）进一步认为，决定在模型中加入多少归纳风险与决定接受或拒绝模型是不同的。因此，必须区分模型建构过程中的归纳风险评估和模型评估过程中关于模型接受或拒绝的归纳风险评估。前者的评估是由建模者在建模方法上做出选择时进行的，而后者的评估是由决定接受或拒绝某一特定模型时进行的^[13]6。

2. 归纳风险本质上是选择的风险

上述每一种对AIR的扩展都强调了真正的风险，都指出了研究过程中非认知价值发挥不可忽视作用的地方。然而，比德尔^[10]认为只有其中一些扩展符合经典AIR模式，其他扩展论证中提到的风险可能并不是归纳风险：（1）就方法选择而言，当一个人设定了一个相对较高（或较低）的统计显著性水平时，他就要求在接受假说之前有一个相对较高（或较低）的确证程度。因此，方法选择案例符合经典AIR模式；（2）就证据描述而言，问题不在于是否有足够的证据来接受或拒绝某个假说，而在于证据本身是什么。也就是说，对于特定的确证理论，对同一数据的不同类型的证据描述会产生确证和不确证等截然不同的情形。从这个角度看，证据描述不符合经典AIR模式；（3）就数据解释而言，非认知价值考虑确实应该在选择推断数据的模型中发挥作用，但这种选择最好不要被视为有多少证据足以接受或拒绝一个假说。因为在这种情况下，问题不在于是否有足够的证据来接受或拒绝一个假说，而在于在相互竞争的假说中做出选择，所以选择一种模型来推断数据并不适合经典AIR模式；（4）就模式生物选择而言，在这种情况下，主要的问题也不是是否有足够的证据来接受或拒绝一个假说，而是这个假说以及支持它的证据是否与其他假说相关。因此，模式生物选择案例不符合经典AIR模式。

可见，科学家不仅会错误地接受或拒绝一个假说，也会错误地接受或拒绝许多其他科学产品。也就是说，在科学探究过程中存在着归纳风险之外的重要风险。比德尔使用了一个更宽泛的风险概念——认知风险（epistemic risk）——来描述此类非归纳风险的特征。特别地，除了上述所述情形，比德尔认为“定义疾病”也说明了归纳风险之外的认知风险，因为不同的疾病定义会导致不同的非认识论后果。但是，与定义疾病相关的风险与有多少证据足以接受或拒绝假说的问题是不同的，因为更广泛或更狭隘地定义某种疾病的决定将在很大程度上取决于对患有这种疾病的生活成本的价值判断。也就是说，定义疾病主要不是在证据基础上接受假说的问题。

实际上，比德尔的分析表明，归纳风险问题是“在证据基础上的科学产品的接受问题”，而非归纳风险的认知风险问题是“科学产品的选择问题”。这进一步显露了归纳风险的基本内涵，即“只要知识是以归纳为基础的，并且弄错了会导致明显的后果”^[21]，因为我们认为归纳通常发生在“基于数据提出假说的过程”而非“在假说之间进行选择的过程”。所以，为了进一步清晰问题及其争论，本文建议将亨佩尔和鲁德纳意义上的归纳风险称为“接受的风险”，而将比德尔意义上的作为认知风险的非归纳风险称为“选择的风险”。当然，对假说的接受或拒绝也可以看作是一种选择。如此一来，科学探究活动中的风险不仅存在于对假说的接受或拒绝阶段，也存在于对假说的选择阶段，而选择往往既受到认知价值也受到非认知价值的影响。那么，价值和选择之间可能具有什么样的关系呢？

四、归纳风险论证的扩展：非认知价值与选择的关系

齐娜·沃德（Zina B. Ward）指出，鲁德纳等人对AIR的粗糙表述，掩盖了“价值与选择关系”的复杂性，使得我们并不能真正理解哲学家们所说的非认知价值进入科学的确切含义。事实上，价值与选择之间存在着几种截然不同的关联方式，从而存在着对“选择是价值负载的”的不同理解。为此，沃德区分了价值判断对科学决策 ^①的影响。

1. 沃德的区分：非认知价值影响对科学产品的选择

首先，根据科学家和选择之间可能存在的（道义）模态关系，沃德区分了AIR的四个版本^[8]58：（1）应该版本的AIR。该版本认为，当科学家在决定是接受还是拒绝会有归纳风险的假说时，应该考虑非认知价值。实际基于该版本的哲学家主要有道格拉斯等人；（2）可以版本的AIR。该版本认为，非认知价值可以被允许进入科学家是否接受假说的选择过程，即科学家拥有使用或不使用非认知价值的道德自由裁量权。该版本目前在文献中并无体现，哲学家们更关心一个更强的版本；（3）必须版本的AIR。该版本认为，当科学家在决定是接受还是拒绝会有归纳风险的假说时，必须考虑非认知价值。也就是说，该版本的反对者认为，仅认知价值就足以权衡归纳风险，而支持者则坚持认为，在权衡归纳风险时认知价值需要得到非认知价值的补充。沃德认为，之所以会产生如此的争论实际上是因为，“反对者关注的是激励科学选择所需的条件，而支持者关注的是辩护科学选择所需的条件。”^[8]58实际基于该版本的哲学家主要有鲁德纳和比德尔等人；（4）干预版本的AIR。不同于前三个版本是规范性的，该版本是描述性的。该版本认为，科学家已经利用非认知价值对归纳风险进行了权衡。肯特·斯塔利（Kent Staley）提出了这类论点，并提供了证据证明非认知价值在物理学家决定接受希格斯玻色子的发现中发挥了作用^[22]。

其次，无论是从哲学家最关心的规范性视角，即必须版本的AIR，还是从描述性视角，即干预版本的AIR，都表明价值对选择的影响是不可避免的。据此，沃德进一步区分了价值判断影响科学决策的两类方式，即非认知价值既可以为选择提供理由，也可以与选择形成因果关系^[8]。

（1）非认知价值提供了选择一种方案的理由。例如，解释力价值提供了选择解释力最强的理论的理由；社会福利价值提供了研究肺结核而不是脱发的理由；利润价值则为研究脱发而非肺结核提供了理由。总之，至少根据行动哲学家的主流观点，非认知价值有两种方式作为选择的理由，即激励理由（motivating reasons）和辩护理由（justifying reasons）。激励理由不需要有意识或通过深思熟虑得到，通常与个人的欲望、信仰和情感联系在一起；辩护理由是支持或反对做某事的理由，通常与外部世界联系在一起。例如，假设一位政治家投票支持扩大老年人的医疗保健福利。一方面，该政治家的激励理由（或动机）是，他拥有一家养老院公司，这将使他在经济上受益；另一方面，尽管政治家的动机完全是自私的，但他的选择仍然是得到辩护的，因为他的行为有助于解决医疗保健不平等和老年人护理不足等社会问题。当然，这种情形下政治家做出选择的激励理由和辩护理由是不同的，但在其他情况下可能是相同的。

（2）非认知价值可能与选择之间具有因果关系。也就是说，价值既可以是选择的原因，也可以是选择的结果。①价值可以因果地影响选择是因为，当非认知价值在项目选择或实验设计中发挥作用时，价值影响会渗透到研究过程的其余部分，即早期充满价值的科学活动会对未来产生因果影响。在《归纳风险和价值在临床试验中的作用》一文中，罗宾·布鲁姆（Robyn Bluhm）认为道格拉斯关于非认知价值与证据是否证实了一个假说是非相干的想法是行不通的，“这是因为非认知价值影响临床研究人员选择的方法。反过来，方法选择塑造了所收集的数据，从而形成了可用于证实（或无法证实）正在考虑的假说的证据，证据和假说之间的关系因此受到价值的影响。”^[23]；②价值可以因果地受选择影响。由于科学的社会权威性，科学选择广泛地影响着非认知价值，包括公共健康、环境保护、个人就业和企业财富等等。这种关于价值和选择之间关系的概念是普遍存在的，但往往也是隐秘的。在《价值观的挂毯：科学价值观导论》一文中，凯文·埃利奥特（Kevin Elliott）指出，在科学的许多领域，“无论科学家的动机如何，他们的选择都会支持其中一些社会价值，同时削弱其他社会价值。”^[24]而只要科学家的选择促进了某些结果而非其他结果，既某种特定类型的选择促进了某种特定类型的结果，哪怕是间接或无意的，都可以说选择因果地影响了价值。

2. 进一步区分：非认知价值影响对认知价值的选择

然而，由于不仅价值和选择之间，而且各种不同的价值之间也存在复杂的关系，所以有必要对沃德的区分做出进一步的说明和澄清。

首先，结合沃德对AIR的四个版本的区分和对价值影响选择的两类方式的区分，关于AIR的两派意见可以重新表述为：部分科学哲学家认为，非认知价值必须（可以、应该、干预）激励科学家的选择，或为科学家的选择提供辩护，或与科学家的选择具有因果关系；部分科学哲学家认为，科学家的选择可能仅与认知价值有关，即不必须受非认知价值的影响。那么，现在的问题是，为什么会产生这种分歧呢？实际上，对此问题的回答关键在于需要注意到：非认知价值可能不是直接对选择产生影响的。也就是说，非认知价值很有可能通过影响认知价值从而间接地影响科学决策。

其次，对于某个科学产品，科学家真的可能仅根据认知价值做出选择，而不需要考虑任何非认知价值吗？如果回答是肯定的，那么问题随之而来，即科学家又是如何仅根据某些认知价值做出选择的呢？也就是说，科学家在相互竞争的科学产品之间做出选择时，为何倾向于某些认知价值而非其他呢？我们知道，各种认知价值之间通常是相互冲突的。例如，过于追求简单性可能会降低解释力。因此，科学家必须对认知价值进行解释和权衡。但问题在于，认知价值并不能起到算法的作用，所以解释和权衡认知价值还是需要价值判断。也就是说，科学家对是否有足够证据接受假说的选择，仍然需要涉及非认知价值，这样才能使得科学决策是得到辩护的而非任意的，即我们必须基于非认知价值来说明通过认知价值做出选择的认识论决策的合理性。

第三，既然多个认知价值会因相互冲突而不能唯一地决定选择，即在多个认知价值之间做出选择需要非认知价值提供辩护，那么这是否意味着当只存在单一认知价值时，就可以不受非认知价值的影响而选择科学产品。例如，假设一位科学家正在决定在两个相互竞争的假说中做出选择，其中一个假说更具简单性，而另一个假说更具解释力。单一认知价值足以让科学家做出选择，即简单性为选择第一个假说提供了辩护，而解释力为选择第二个假说提供了辩护。然而，这只会推后对非认知价值的需求，因为作为一种选择依据，无论是简单性还是解释力，其自身的合理性仍需要辩护。

总之，尽管科学家的选择确实可能仅受认知价值的直接影响，但具体哪些认知价值对科学家的选择产生了影响，仍然受到了非认知价值的影响。也就是说，AIR的支持者是在“非认知价值会影响科学家对认知价值的选择，进而影响对科学产品的选择”的意义上认为价值无涉理想是不现实的；而只有在“科学家对科学产品的选择可以仅受认知价值的直接影响”的意义上，AIR的反对者认为科学家不需要进行价值判断才是可接受的。

五、科学探究活动的风险管理及其问题

既然归纳风险确实存在，即非认知价值必然会进入到科学探究活动的各个阶段，那么应该如何缓解其带来的影响呢？当前，科学与价值的核心论题已经由“科学是不是价值无涉的”“科学中的认知价值与非认知价值的界定”转变为“科学中的价值管理和评估方式” ^[25]。科学中的价值管理所面临的最实际的问题便是如何降低（归纳）风险，即进行风险管理。基于对AIR及其争论的充分理解，如何进行风险管理又依赖于对“谁应负责降低归纳风险”“降低归纳风险时的困难”和“应在何处降低归纳风险”等具体问题的考察。

1. 执行风险管理的责任主体

加布里埃尔·孔特萨（Gabriele Contessa）将降低归纳风险的方法分为“个人化方法”和“社会化方法”两类^[26]。在个人化方法中，科学家个人对降低归纳风险负有主要责任。个人化方法又可以分为严格意义上的和广泛意义上的，前者指科学家个人对降低归纳风险负全部责任，后者是指科学家个人对降低归纳风险负主要责任；在社会化方法中，降低归纳风险的责任更广泛地分配给整个科学界，甚至整个社会。当然，个人化方法与社会化方法之间的区别只是程度问题，即如何平衡个人与集体在降低归纳风险方面的责任分配问题。也就是说，社会化方法并不否认科学家个人应在降低归纳风险方面发挥作用，社会化方法只是否认科学家个人对降低归纳风险负有全部甚至主要责任。

2. 主体执行风险管理的问题

无论是选择个人化方法还是社会化方法，在进行风险管理时存在许多问题。

第一，对于严格的个人化方法：（1）个人决策的偶然性问题。科学家个人可能会无意识地或未经反思地做出价值判断，这很有可能会导致错误的价值判断，例如无意识的偏见蒙蔽了科学家的判断。社会化方法可能会有助于做出更加明确和反思性的价值判断，因为这将要求参与者公开讨论并证明他们做出认识论决定的理由，包括非认知价值在这些决定中所起的作用；（2）个人决策的远程性问题。处于科学探究过程上游的科学家可能会更难于风险管理，因为决定离决策者的实际应用越远，就越不清楚该决定的非认识论后果。也就是说，处于科学探究过程上游的科学家并不总是处于试图降低相关归纳风险的最佳位置；（3）个人决策的专业局限性问题。显然，在一个日益专业化的时代，任何科学家都不可能完全掌握整个科学探究活动中所做选择的后果及其背后的动机。例如，流行病学家不可能理解在实验动物身上进行实验的所有微妙之处，生物学家也不可能理解进行人口研究的所有微妙之处。

第二，对于广泛的个人化方法：（1）预防级联问题（the problem of precautionary cascades）^[26]5。预防级联问题源于这样一个事实，即在某些情况下，科学家可能会在科学探究活动的不同阶段做出类似的价值判断，而且他们在这样做时没有考虑到之前阶段的研究人员如何根据非认知价值调整他们的认识论标准，那么这些个人选择的认识论效应将累积起来，从而导致科学探究结果出现系统性偏差。之所以会产生预防级联问题是因为，在研究和咨询过程中，很大一部分参与其中的科学家根据他们各自对与案例相关的归纳风险进行的不协调评估，朝着同一个方向调整他们的认识伦标准，而这些科学家之间是相互独立且互不知晓的。显然，预防级联问题也是个人决策的偶然性问题的体现；（2）外生归纳风险问题（the problem of exogenous inductive risk）^[26]9。外生归纳风险问题源于这样一个事实，在某些复杂情况下，归纳风险评估需要依赖从某科学到其他科学等众多学科的资源，但通常所需资源的范围远远超出了任何一位科学家个人的专业领域。显然，外生归纳风险问题也是个人决策的专业局限性问题的体现。该问题又产生了两个相关问题。第一个可以称之为二阶归纳风险问题（the problem of second-order inductive risk）^[26]10。尽管归纳风险文献中讨论的许多例子都预先假定了某些认识论决定的非认识论后果是什么以及如何权衡这些后果，但在现实世界中，为了评估和权衡认识论决定所导致的潜在的非认识论后果，研究人员和顾问必须回答一系列复杂的经验问题，而接受每个问题的答案都需要再次考虑这样做的归纳风险。第二个可以称之为归纳风险显著性问题（the problem of inductive risk salience）^[26]10。某一领域的专家不太可能确定与归纳风险管理相关的所有问题是什么，从而导致如果任由某一领域的专家自行其是，那么他们只会提出对他们来说最突出的问题，而忽略了对他们来说并不同样突出但却同样相关的其他重要问题。

第三，虽然有很多理由倾向于社会化方法，至少孔特萨认为社会化方法可以帮助预防广泛的个人化方法所面临的主要问题，但社会化方法也存在不少困难：（1）评估和管理归纳风险的责任通常最终还是落在科学家个人或科学家团队身上；（2）更加社会化的方法通常需要付出更大的成本。例如，为了降低预防级联问题造成的风险，可能的解决方案是，在咨询阶段让尽可能多的相关子领域的科学家参与到证据审查中来，并促进公开讨论如何在该阶段最好地评估和管理相关的归纳风险，但这同时也增加了整个科学探究活动的成本；（3）更加社会化的方法通常要求科学家具有更强的合作精神和更高的专业水平。例如，为了降低预防级联问题造成的风险，可能的解决方案是，科学家个人对其价值判断以及价值判断如何影响其认识论决策保持透明。也就是说，研究与咨询过程中的上游研究人员应该清楚地告知非认知价值在哪些方面以及如何影响他们的认识论选择。这样一来，该过程的下游研究人员就可以做出相应的调整，但这同时也对科学家个人的协作和专业水平提出了更高的要求。因为这就要求每个科学家都不能仅限于自身的狭隘领域，还必须对合作者的专业领域有所理解，如此才能实现有效沟通。当然，这再次是个人决策的远程性问题的体现。

3. 需要执行风险管理的阶段

人们习惯于将科学探究过程划分为三个阶段。在发现阶段，科学家出于相关考虑选择实验和调查对象；在论证阶段，科学家收集数据以证实或证伪待检测假说；在应用阶段，科学家或决策者出于各种社会或政治目的应用假说^[9]1。根据上文论述可知，归纳风险并不局限于接受或拒绝假说阶段，它还存在于科学探究活动中的其他阶段。所以，一个重要的问题是，在科学探究过程中应在何处降低归纳风险。个人化方法认为，归纳风险的缓解应始终发生在原地，即在科学探究过程中科学家个人面临某种归纳风险时的阶段；社会化方法认为，至少有两个阶段应该在不同参与者之间更广泛地分配降低归纳风险的责任。第一个阶段是制定阶段，即要求科学家制定或修订其特定领域的认识论和方法论标准；第二个阶段是咨询阶段，即要求科学家就具体问题向决策者提出建议^[26]4。相较而言，归纳风险必须在咨询阶段进行全面评估和管理，因为通常在这一阶段，顾问的认识论决定所产生的非认识论后果最为清晰。

六、总 结

综上，科学探究活动中的归纳风险论证意在表明：在进行科学决策时，科学家会做出价值判断。关注点不同会对归纳风险论证做出不同的解构与重塑：首先，科学决策不仅存在于科学探究活动的不同阶段，而且不同阶段可能存在不同类型的认知风险，当然这些风险实质上都可以看作是选择的风险。其次，一方面，从规范性的角度看，“科学家会做出价值判断”可以细分为“科学家应该、可能或必须做出价值判断”；另一方面，从描述性的角度看，价值判断可以以不同的方式影响科学决策，即价值判断既可以为科学决策提供激励或辩护理由，也可以与其形成因果关系。最后，价值无涉理想与归纳风险论证争论的焦点是科学家在做出科学决策时是否会做出价值判断？该问题又可以细分为两个紧密相关又明显有别的子问题，其一为科学家是否可以仅基于认知价值进行科学决策？其二为科学决策所基于的认知价值是否一定受非认知价值的影响？

此外，对归纳风险论证及其争论的深入探究，有助于从科学探究活动的内部和外部两方面，对科学探究活动的阶段及各阶段之间的关系和各阶段的风险类型、科学家和决策者的职责与分工、价值判断和科学决策的关系、个人和集体的关系等有更加精细和全面的认识，从而重塑关于科学价值的哲学讨论，进而对科学探究活动的风险管理提供更清晰的思路。

① 如不加说明，本文中的“科学决策”仅指科学家根据实验或理论做出的选择，而不指商人、政客等决策者依据科学家的结论做出的选择。这是因为，不仅后者属于社会活动而非科学探究活动，而且价值无涉理想和归纳风险论证等论题主要关涉的都是科学家的选择能否保证科学的客观性。